데이터베이스 분산 아키텍처 설계 및 최적화: PHP 프로그래밍 실습

오늘날 인터넷의 대규모 애플리케이션 배경에서 데이터 양이 증가하고 비즈니스 요구 사항이 개선됨에 따라 독립형 데이터베이스는 점차 비즈니스 개발 요구 사항을 충족할 수 없게 되었습니다. 분산 데이터베이스의 출현은 이 문제를 해결하기 위한 새로운 옵션을 제공합니다.

이 기사에서는 데이터베이스 분산 아키텍처 설계 및 최적화의 기본 개념을 소개하고 PHP 프로그래밍 실습을 기반으로 몇 가지 유용한 제안을 제공합니다.

1. 데이터베이스 분산 아키텍처 설계

1. 데이터베이스 샤딩 기술

데이터베이스 샤딩 기술은 특정 규칙에 따라 데이터를 여러 개의 작은 데이터베이스로 분할하는 것입니다. 데이터베이스 로드는 여러 노드에 고르게 분산됩니다. 일반적으로 사용되는 샤딩 전략은 다음과 같습니다.

• 데이터 범위별 샤딩: ID 또는 시간 범위와 같은 데이터의 특정 차원을 기반으로 데이터를 여러 조각으로 분할하여 저장합니다.
• 해시별로 분할 슬라이스: 해시를 사용합니다. 데이터를 계산하고 해시 값의 크기에 따라 데이터를 분할하는 기능
• 비즈니스 기능별 샤드: 사용자 정보, 주문 정보 등 비즈니스 요구에 따라 기능에 따라 데이터를 각각 분할하여 서로 다른 샤드에 저장 .

2. 데이터베이스 마스터-슬레이브 복제 기술

마스터-슬레이브 복제는 마스터 데이터베이스의 데이터를 여러 슬레이브 데이터베이스에 동기적으로 복사하여 읽기-쓰기 분리 및 재해 복구 백업 기능을 제공하는 것입니다. 마스터-슬레이브 복제의 구현 원리는 마스터 데이터베이스가 데이터 작업 로그를 바이너리 파일에 기록하고 정기적으로 바이너리 파일을 슬레이브 데이터베이스로 전송하며, 슬레이브 데이터베이스는 바이너리 파일을 구문 분석하여 자체 데이터를 업데이트하는 것입니다.

3. 데이터베이스 클러스터 기술

데이터베이스 클러스터는 여러 데이터베이스 노드를 하나의 데이터베이스 서비스로 결합하여 더 높은 성능과 안정성을 제공하는 것을 의미합니다. 데이터베이스 클러스터에 일반적으로 사용되는 분산 아키텍처 모델은 다음과 같습니다.

• 마스터 대기 모드: 기본 데이터베이스의 데이터를 대기 데이터베이스에 동기식으로 복제합니다. 기본 데이터베이스가 실패하면 대기 데이터베이스가 자동으로 서비스를 인수합니다.
다중 마스터 모드: 여러 데이터베이스 노드가 클러스터를 형성하고 각 노드는 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
• 읽기-쓰기 분리 모드: 읽기 작업 부하를 여러 읽기 전용 노드로 분산하여 읽기 집약적 비즈니스 시나리오의 경우 , 데이터베이스 성능은 동시성 및 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 데이터베이스 분산 아키텍처 최적화

SQL 최적화

쿼리 문은 데이터베이스 성능 최적화의 초점입니다.

인덱스 최적화: 자주 쿼리되는 필드에 대해 인덱스를 추가하여 개선할 수 있습니다. 쿼리 효율성
• SQL 문 최적화: SELECT *와 같은 쿼리 메서드 사용을 피하고 WHERE 절에서 함수 계산과 같은 작업을 피하는 등 SQL 문을 합리적으로 사용합니다.
• 데이터 샤딩 최적화: 데이터 범위에 대해 데이터베이스의 경우 교차 샤드 쿼리를 사용하지 마세요.

데이터베이스 연결 최적화

데이터베이스 연결 풀 기술은 데이터베이스 연결 성능을 효과적으로 최적화하고 데이터베이스 연결 생성 및 파괴를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킬 수 있습니다. PHP 프로그래밍에서는 PDO 연결 풀 기술을 사용하도록 선택할 수 있으며 정기적으로 데이터베이스 연결 리소스를 해제하는 작업에 주의를 기울일 수 있습니다.

캐시 최적화

캐싱 기술은 데이터베이스 성능을 향상시키는 핵심 기술 중 하나입니다. PHP 프로그래밍에서는 Redis와 같은 타사 캐시 라이브러리를 사용하여 핫 데이터를 캐시에 저장함으로써 데이터베이스에 대한 액세스 부담을 줄일 수 있습니다.

3. PHP 프로그래밍 연습

PDO 데이터베이스 연결 풀 기술 사용

PDO 프로그래밍에서 PDO 데이터베이스 확장은 일부 연결 풀 관련 속성을 설정하는 데 사용할 수 있는 PDOStatement::setAttribute() 메서드를 제공합니다. 최대 연결 수, 최소 연결 수 등 코드는 다음과 같습니다.

$pdo = new PDO($dsn, $user, $password);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES, FALSE);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_DEFAULT_FETCH_MODE, PDO::FETCH_ASSOC);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_AUTOCOMMIT, FALSE);

데이터베이스 쿼리문 최적화

데이터베이스 성능을 향상하려면 인덱스를 합리적으로 선택해야 하며, 또한 일부 SQL 문 최적화 기술에도 주의를 기울여야 합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 최적화 팁입니다.

인덱스 사용: 전체 테이블 스캔을 피하기 위해 자주 사용되는 쿼리 열에 대한 인덱스를 만듭니다.
• 선택 태그 사용을 피하세요. SELECT * 필요한 경우가 아니면 사용하지 마세요. 문자열, 쿼리 문자열이 정적이면 대신 "="를 사용해 보세요.
• 하위 쿼리 사용을 줄이세요.
• 캐싱 기술 활용

3. PHP 프로그래밍에서 캐싱 기술을 사용하면 데이터베이스 액세스 부담을 효과적으로 줄여 액세스 성능을 향상시킬 수 있습니다. Redis와 같은 타사 캐시 라이브러리는 고속 읽기 및 쓰기, 높은 안정성의 특성을 가지며 분산 캐싱을 효과적으로 지원할 수도 있습니다.

4. 요약

데이터베이스 분산 아키텍처 설계 및 최적화는 비즈니스 요구 사항, 시스템 환경, 데이터 규모, 성능 요구 사항 및 기타 요소를 포괄적으로 고려해야 하는 복잡한 문제입니다. 이 기사에서는 독자들에게 데이터베이스 분산 아키텍처의 설계 및 최적화에 대한 유용한 참고 자료를 제공하기 위해 PHP 프로그래밍을 기반으로 한 몇 가지 실용적인 경험을 제공합니다.

위 내용은 데이터베이스 분산 아키텍처 설계 및 최적화: PHP 프로그래밍 실습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!